生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法及系统技术方案

本公开涉及生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法及系统。识别第一传感器获取到的周边环境数据的第一识别器是学习完毕的，识别第二传感器获取到的周边环境数据的第二识别器是未学习的。将第二传感器与第一传感器一起搭载于车辆，使车辆行驶，从第一传感器获取第一周边环境数据，并且从第二传感器获取第二周边环境数据。然后，将第一周边环境数据输入至第一识别器来获取第一识别结果。而且，通过从第一传感器的坐标系向第二传感器的坐标系的变换，将第一识别结果投影到第二周边环境数据。最后，基于被投影了第一识别结果的第二周边环境数据，生成用于在第二识别器进行机器学习的正确答案数据。器学习的正确答案数据。器学习的正确答案数据。

【技术实现步骤摘要】
生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法及系统


[0001]本公开涉及生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法及系统。

技术介绍

[0002]专利文献1所公开的现有技术涉及构筑用于机器学习的数据库的系统。在该现有技术中，以摄像机图像内的识别对象的像所存在的空间的坐标与表现部分点群的数据的空间的坐标相互匹配的方式向摄像机图像投影部分点群。然后，将摄像机图像内的识别对象的像的范围中所包含的点的数量的比例为阈值以上的部分点群作为识别对象建立关联，并作为用于机器学习的有监督学习数据储存至数据库。
[0003]作为表示与本公开关联的
的技术水平的文献，除了专利文献1之外，还可以举例示出专利文献2。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：日本特开2017－102838号公报
[0007]专利文献2：日本特开2020－144755号公报
[0008]为了提高自动驾驶车辆的传感器的识别器的性能，需要反复进行机器学习。为了机器学习，需要准备正确答案数据，但为了正确答案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法，其特征在于，包括：从第一传感器获取第一周边环境数据；在与所述第一周边环境数据的获取时间相同的时间，在与所述第一周边环境数据的获取区域相同的区域中，从第二传感器获取第二周边环境数据；向使用从所述第一传感器获取到的周边环境数据进行了机器学习的第一识别器输入所述第一周边环境数据来获取第一识别结果；通过从所述第一传感器的坐标系向所述第二传感器的坐标系的变换，将所述第一识别结果投影到所述第二周边环境数据；以及基于被投影了所述第一识别结果的所述第二周边环境数据，生成用于在第二识别器进行机器学习的正确答案数据，其中，所述第二识别器是对所述第二传感器获取到的周边环境数据进行识别的识别器。2.根据权利要求1所述的生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法，其特征在于，所述第二传感器是具有与所述第一传感器不同的模态的传感器。3.根据权利要求1或2所述的生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法，其特征在于，所述第一识别器和第二识别器被配置为进行物体检测的物体检测器，所述第一识别结果用边界框示出。4.根据权利要求1或2所述的生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法，其特征在于，还包括：向使用从所述第二传感器获取到的周边环境数据进行了机器学习的第三识别器输入所述第二周边环境数据来获取第二识别结果；以及进一步将所述第二识别结果投影到被投影了所述第一识别结果的所述第二周边环境数据，生成所述正确答案数据包括：基于被投影了所述第一识别结果和所述第二识别结果的所述第二周边环境数据来生成所述正确答案数据。5.根据权利要求4所述的生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法，其特征在于，所述第二传感器是摄像机，所述第三识别器是进行语义分割的图像辨别器，所述第二识别结果用以像素为单位的分类信息示出。6.根据权利要求1或2所述的生成用于识别器的机器学习的正确答案数据的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：寒泽佑介，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：